Cómo hacer el machine learning sostenible
- JOHAN ALEJANDRO OLAYA RODRIGUEZ
- 13 abr 2023
- 1 Min. de lectura
By expoknews
22 de marzo del 2023
Plabras claves: Machine learning, aprendizaje automático, sostenibilidad, social, económico, ambiental, discriminación, transparencia, desigualdades, toma de decisiones, mitigación,
El machine learning es un campo que avanza rápidamente y es importante comprender su relación con la sostenibilidad. El machine learning sostenible se refiere a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para crear un impacto positivo en la sociedad, la economía y el medio ambiente.
En la dimensión social, el machine learning sostenible busca generar resultados beneficiosos y valiosos para la sociedad en términos de bienestar, desarrollo económico y protección del medio ambiente. Sin embargo, su implementación sostenible debe abordar desafíos como la discriminación y la falta de transparencia.
En la dimensión económica, el machine learning sostenible busca generar beneficios para la sociedad en términos de bienestar, desarrollo económico y protección del medio ambiente. Pero debe abordar desafíos como la falta de transparencia y la discriminación.
En la dimensión ambiental, el aprendizaje automático puede desempeñar un papel importante en la mitigación del impacto de las actividades humanas en el medio ambiente. Sin embargo, es importante diseñarlo adecuadamente para minimizar su impacto ambiental.
En resumen, el machine learning sostenible requiere un enfoque integral que considere las complejas compensaciones entre modelos inclusivos, equitativos, rentables y confiables que tengan una deuda técnica baja y causen un daño ambiental mínimo.
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